灰度共生矩阵提取纹理

灰度共生矩阵（Grey Level Co-occurrence Matrix）是一种用于提取图像纹理特征的统计。它基于图像中像素点之间的空间关系，通过计算两个像素点之间的灰度值频率分布来描述图像的纹理特征。灰度共生矩阵实际上是两个像素点的联合直方图，可以反映出图像中细而规则的纹理与粗而规则的纹理之间的差异。

灰度共生矩阵常用的特征包括角二阶矩（ASM），能量（Energy），对比度（Contrast），熵（Entropy）等。其中，角二阶矩（ASM）是灰度共生矩阵最常用的特征之一，它反映了图像中像素值分布的均匀程度。

由于灰度共生矩阵的维度较大，一般不直接作为区分纹理的特征使用，而是通过计算一些统计量来提取纹理特征。这些统计量可以用来进行图像纹理分类、目标检测等应用。